ロボティクス に関する最新の記事

革新的な視線追跡インターフェースが麻痺のある人たちの自立を助ける。

GOMはエージェントの適応力や意思決定を長期的な成果モデルによって高めるんだ。

電気エラスマーは電気エネルギーを機械的動きに変換して、いろんな用途があるんだ。

研究がロボット工学や製造業におけるテクスチャなしの物体を特定する方法を改善してるよ。

不確実な環境での効果的な意思決定のためのソフトQラーニングを検討中。

ガウスPSDモデルを使った複雑なシステムのフィルタリングに対する新しいアプローチ。

事前のトレーニングなしで複数の言語を認識するスマートシステム。

新しい方法が動的な潮流の中で無人水中車両の調整を改善する。

OmDet-Turboは、オープンボキャブラリー機能でリアルタイムの物体検出を強化するよ。

マルチエージェントシステムの新しいコミュニケーション戦略は、効率と適応性を向上させる。

限られた例でのセマンティックセグメンテーションを改善する新しい方法。

この記事では、制約付き強化学習の重要な側面とその実際の応用について話してるよ。

新しい方法が3Dシーングラフを使って複雑な環境でのロボットの効率を向上させる。

安全な自律運転車両の運用のためにHMDPとMPCを組み合わせる。

データに基づいた2つの制御システムアプローチを探る。

VRがテレオペレーションを通じてロボット制御をどう変えてるかを発見しよう。

新しいテレオペレーションシステムは、リアルタイムの人間のコントロールを通じてロボットのトレーニングを簡素化する。

ロボットの意思決定とタスク実行を改善するためのプログラミング言語を紹介するよ。

新しい方法がロボティクスにおける物体の姿勢精度と不確実性評価を向上させてるよ。

新しいシステムがロボットのナビゲーションと物体操作の能力を向上させる。

ロボットは新しいタスクや環境に適応するために、継続的に学習してるよ。

新しいモデルは、リアルなRGBDサンプルを生成することで深度推定を向上させるよ。

Motion Mambaを紹介するよ、リアルな人間の動きを生成するための超速な方法だ。

私たちの方法は、3Dボディシェイプとポーズの自己交差を排除します。

革新的なアプローチがデータと収束性を使って非線形システムの制御設計を改善する。

強化学習とメタオペレーターを組み合わせることで、複雑なタスクの意思決定が改善されるよ。

FastMACは、3Dポイントクラウドを高精度で素早く整列させる方法を提供しているよ。

革新的な触覚シミュレーターがロボットの物体扱いスキルを向上させる。

新しい軽量ビジョントランスフォーマーが、低消費電力デバイスのための深度推定を強化する。

この記事は、リアルタイム制御システムの安定性を向上させる新しい方法を紹介してるよ。

研究によると、計画を立てることで動きの速さと正確さが改善されるんだって。

CGPOは、不確実な状況での混合アクションによる意思決定を向上させる。

新しい方法がロボットが複雑な環境で物をもっと効果的に見つけるのを助けるんだ。

新しいアプローチが集合値解析を使って制御システムの分析を改善する。

ロボットは人間の入力じゃなくて、経験から物を扱うことを学ぶんだ。

新しい方法が、いろんな環境での協働ロボットの計画をより良くするよ。

ロボットのポーズ推定で不確実性を測る方法を学んで、パフォーマンスを向上させよう。

ロボットはダイナミックな環境で動いてる物体をうまく見つけることを学んでる。

この作業は、因果表現を異なる状況にうまく適応させることを扱っているよ。

システム学習の安定性のために設計された革新的なクープマンモデルを紹介するよ。